MATLAB小目标检测刺激程序编写

MATLAB中实现小目标检测的方法有很多种，以下是一种简单的实现过程：

1. 读取图像并转换成灰度图像

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对灰度图像进行高斯滤波以降低噪声

filtered_img = imgaussfilt(gray_img, 2);

3. 利用Sobel算子计算图像的梯度，然后计算梯度的幅值

[grad_x, grad_y] = gradient(filtered_img);
grad_mag = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);

4. 对梯度幅值进行非极大值抑制，保留梯度方向上的最大值

nms_mag = imregionalmax(grad_mag);
nms_mag = nms_mag .* grad_mag;

5. 对非极大值抑制后的梯度幅值进行二值化，得到目标区域的二值图像

threshold = graythresh(nms_mag);
binary_img = imbinarize(nms_mag, threshold);

6. 利用形态学操作进一步处理目标区域的二值图像，去除小的噪点并填充目标区域内的空洞

se = strel('disk', 3);
morph_img = imclose(binary_img, se);
morph_img = imfill(morph_img, 'holes');

7. 利用连通区域分析函数bwconncomp和regionprops找出目标区域的位置和大小信息

cc = bwconncomp(morph_img);
props = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');

8. 根据目标区域的位置和大小信息在原图像上绘制出目标框并显示结果

figure;
imshow(img);
hold on;
for i = 1:length(props)
    rectangle('Position', props(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end

以上是一个简单的小目标检测刺激程序的流程，你可以根据实际需求进行修改和优化。